Ya sabemos que a los algoritmos de Inteligencia Artificial les gusta “jugar” con números y cuantos más mejor para poder establecer correlaciones entre los mismos y detectar patrones aparentemente invisibles. Eso sí, a este tipo de sistemas que disfrutan triunfando sobre los humanos a fuerza bruta no les suele gustar mucho resolver problemas que los matemáticos definen como cálculo simbólico.

Tanto es así que DeepMind no fue capaz de superar una prueba que consistía en sumar 1+1+1+1+1+1+1, pero ahora Facebook parece haberlo conseguido!.

En este artículo dos investigadores del Facebook AI Research describen como ha conseguido un algoritmo capaz de resolver ecuaciones complejas en las que intervienen símbolos, por ejemplo, y=4×2-8×6.

Lo han hecho entrenando a una red neuronal para que sea capaz de integrar símbolos y resolver ecuaciones diferenciales.

El logro de los investigadores de Facebook AI Research ha sido conseguir que la IA entienda dichas abreviaturas haciéndolas más básicas y construyendo árboles de expresión.

Según los investigadores, representar las fórmulas en forma de árbol desambigua el orden de las operaciones, elimina la necesidad de usar paréntesis y mejora la compresión de las operaciones.

En otras palabras, usando este método las fórmulas se convierten en secuencias, y eso es más fácil de manejar para una IA.

Estas secuencias se procesan usando un modelo seq2seq, que es el que se usa en los sistemas de traducción automática.

Los investigadores crearon un dataset con expresiones de hasta 15 nodos internos (15 ramificaciones), cuatro operadores binarios (suma, resta, multiplicación y división) y quince operadores unarios (exp, log, sin, cos, tan….).

Tras filtrar los resultados para eliminar cualquier expresión que no se pudiera integrar, se consiguió un dataset de 80 millones de ecuaciones diferenciales de primer y segundo grado y 20 millones de expresiones integradas por partes.

La IA aprendió a resolverlas, ergo aprendió a derivar e integrar una expresión matemática compleja.

Finalmente, la IA se puso a prueba con un 5.000 expresiones que no conocía y se compararon sus resultados con los obtenidos por Maple, Matlab y Mathematica, tres softwares que cualquiera puede usar para los mismos fines.

Los resultados son que el modelo desarrollado por los investigadores de Facebook obtiene una precisión cercana al 100% en tareas como la integración de funciones, mientras que Mathematica se queda en un 85%.

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